喷丸对25CrNi2MoV钢滚动接触疲劳性能的影响

目的提高25CrNi2MoV钢的滚动接触疲劳性能。方法对25CrNi2MoV钢进行表面喷丸处理,并采用3D形貌仪、光学显微镜、显微硬度仪、X射线应力分析仪与滚动接触疲劳试验机等仪器,对试样表面形貌、表面显微组织、显微硬度、表面残余压应力与滚动接触疲劳性能等进行测试分析。结果与未处理试样相比,经喷丸处理后,试样表面形貌由磨削加工槽型向酒窝状的弹坑转变,表面粗糙度增大,表面显微硬度由503HV0.2增大到577HV0.2,增加了14.7%,表面残余压应力由-90.0 MPa增大到-758.0 MPa。当喷丸强度为0.445 mmA时,试样具有最好的滚动接触疲劳寿命,其额定寿命(L10)、中值寿命(L50)、特征寿命(L63.2)分别为4.973×10^6次、6.578×10^6次和6.945×10^6次,分别是未处理试样对应寿命的11.1倍、7.3倍和7.0倍,试样滚动接触疲劳失效形式主要为疲劳剥落。当喷丸强度为0.596 mmA时,试样表面出现微裂纹,导致滚动接触疲劳寿命降低,此时试样疲劳失效形式主要为点蚀与疲劳剥落。未处理试样疲劳失效形式主要为分层。结论喷丸处理能细化试样表层晶粒组织,增大试样表面粗糙度、表面硬度与表面残余压应力。合适强度的喷丸处理可以抑制试样表面与次表面裂纹的萌生与扩展,显著提高滚动接触疲劳性能。     

商科大学生学校满意度的调查分析——以湖南工商大学为例

随着我国大学学生规模越来越大,尤其是商科类大学学生增长最快,面临的问题也越来越多。如何让学生学的知识工作以后转化成能力、尤其是团队合作能力和社会资源整合能力,是商科大学办学和发展的关键。立足于湖南工商大学,从学校品牌、专业设置、教学质量、生活保障四个方面,进行抽样调查分析,分析商科大学生合理需求与期望,从而提升教学、后勤工作,来满足商科大学生期望。     

烧结温度对Q235钢搪瓷涂层组织结构及性能影响

通过一次涂搪法在 Q235 低碳钢表面制备出 700 ~ 900 ℃ 烧结的搪瓷涂层。 采用 XRD、SEM、EDS、显微维氏硬度计、落球装置及电化学工作站研究了涂层物相组成、组织形貌、微区成分、机械性能及腐蚀行为。 结果表明:搪瓷涂层在烧结过程中表面孔隙率持续减小,截面孔隙率则先减小后增大再减小;磨加物石英逐渐溶解在涂层硅氧四面体 [SiO₄ ]网络中,使涂层显微硬度和光泽度提高;涂层与基体界面处氧化层逐渐减小并最终消失,而 Fe 扩散区逐渐扩大并形成富含 Fe-Co 和 Fe-Ni 枝晶的密着层;涂层表面釉质层形成及内部腐蚀通道的闭合使其耐腐蚀性能显著提高。     

热AⅠ清洗常压碳化塔在华昌的实践

由于公司联碱装置长期高负荷生产,碳化塔尤其是常压碳化塔塔内结疤严重,而采用水煮塔的方法又严重影响系统母液平衡,为此大胆尝试了采用热AⅠ清洗碳化塔代替水煮塔,效果十分理想,大大缓解了纯碱的生产压力,结束了我公司20多年来的水煮塔历史。     

帮坡角变化对露天矿采剥量以及经济效益的影响

露天矿最终帮坡角是影响露天矿安全生产的主要因素之一,也对露天经济效益产生重要影响,特别是对大型深凹露天矿的影响尤为突出。在保障露天矿安全生产条件下,本文通过优化矿区不同帮坡角条件下的最终境界,研究帮坡角变化对矿山岩石剥离量、矿石采出量以及经济效益的影响。结果表明,随着帮坡角的增加,最终境界内的岩石剥离量、矿石采出量可能增多也可能减少,但经济效益呈现增加趋势。     

Modeling and Verification of a Sentiment Analysis System Using Aspect-Oriented Petri Nets

An increasing number of social media and networking platforms have been widely used. People usually post the online comments to share their own opinions on the networking platforms with social media. Business companies are increasingly seeking effective ways to mine what people think and feel regarding their products and services. How to correctly understand the online customers’ reviews becomes an important issue. This study aims to propose a method with the aspect-oriented Petri nets (AOPN) to improve the examination correctness without changing any process and program. We collect those comments from the online reviews with Scrapy tools, perform sentiment analysis using SnowNLP, and examine the analysis results to improve the correctness. In this paper, we apply our method for a case of the online movie comments. The experimental results have shown that AOPN is helpful for the sentiment analysis and verifying its correctness.